基于核典型相关分析的图像放大算法

为了更有效地映射高、低分辨率图像到变换域,提高图像的分辨率,给出一种基于核典型相关分析的单幅图像超分辨率放大算法。首先将训练高、低分辨率图像块矩阵映射到变换域上,利用核典型相关分析得到最优的变换域基向量,然后在该变换域上重建测试低分辨率图像,再转换到原空间上得到初始放大结果,最后利用迭代反投影算法进一步提高图像的质量。实验结果表明,新算法可提高图像的分辨率,并能重建出图像较多的细节,人工痕迹少。

基于Gabor变换的图像邻域嵌入超分辨率放大

为了改善图像超分辨率放大的效果,提出一种基于Gabor变换的超分辨率放大算法。通过将图像块与多方向、多尺度的Gabor滤波器求卷积,来提取图像块的局部特征;利用欧几里得距离度量标准,为提取了Gabor特征的测试图像块寻找准确的近邻图像块,并通过联合学习高、低分辨率图像块对的方法,求出图像块对之间的关系;将寻找到的近邻图像块进行线性组合,求得所需的高分辨率图像块。实验结果显示,图像的Gabor特征能够帮助测试图像块找到更准确的近邻图像块,从而提高超分辨率算法的性能。